摘 要：針對(duì)具有相似灰度值的印制電路板（Ｐｒｉｎｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｂｏａｒｄ，ＰＣＢ） 焊點(diǎn)在檢測(cè)分割過(guò)程中的誤檢和漏檢問(wèn)題，提出改進(jìn)ＹＯＬＯｖ８ 的ＰＣＢ 焊錫語(yǔ)義分割模型。在主干網(wǎng)絡(luò)引入坐標(biāo)注意力（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ，ＣＡ） 機(jī)制，準(zhǔn)確定位焊點(diǎn)空間位置，提升模型捕捉焊點(diǎn)空間信息能力；使用雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Ｂｉ-ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｐｙｒａｍｉｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＢｉＦＰＮ）替換路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（Ｐａｔｈ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＰＡＮｅｔ） 特征金字塔，更好地捕捉目標(biāo)的邊界信息，并在原有基礎(chǔ)上增加一個(gè)分割層。引入ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，提供更精細(xì)的評(píng)估結(jié)果并提高泛化能力。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)得出，所提算法的平均像素精度（ｍｅａｎ Ｐｉｘｅｌ Ａｃｃｕｒａｃｙ，ｍＰＡ） 達(dá)到９０． ３７％ ，平均交并比（ｍｅａｎ Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｏｖｅｒ Ｕｎｉｏｎ，ｍＩｏＵ） 達(dá)到８３． ７６％ ，每秒推理圖片張數(shù)（Ｆｒａｍｅｓ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ，ＦＰＳ） 達(dá)到４３，實(shí)現(xiàn)了ＰＣＢ 板更精準(zhǔn)的焊點(diǎn)分割。

關(guān)鍵詞：ＹＯＬＯｖ８；語(yǔ)義分割；坐標(biāo)注意力機(jī)制；雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)；ＥＩｏＵ 損失函數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：ＴＰ７５１． １ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號(hào)：１００３－３１０６（２０２４）０７－１６１４－０８

０ 引言

印制電路板（Ｐｒｉｎｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｂｏａｒｄ，ＰＣＢ）是通過(guò)自動(dòng)化設(shè)備將電子元件焊接到ＰＣＢ 上制作而成。制作過(guò)程中，由于設(shè)計(jì)錯(cuò)誤、制造問(wèn)題或材料損壞等會(huì)導(dǎo)致焊錫短路或開(kāi)路，影響產(chǎn)品正常使用。所以對(duì)ＰＣＢ 產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)一直是主要的討論話題之一。早些年的實(shí)現(xiàn)通常依賴(lài)傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)和算法，例如ＯｐｅｎＣＶ、ｈａｌｃｏｎ 和早期機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。張俊賢［１］設(shè)計(jì)了基于傳統(tǒng)算法的ＰＣＢＡ 焊錫檢測(cè)系統(tǒng)，利用ＭＡＲＫ 孔使用模版匹配進(jìn)行定位和仿射變換實(shí)現(xiàn)焊錫圖像自動(dòng)獲取。雷崢鳴［２］提出基于機(jī)器視覺(jué)的ＰＣＢ 焊錫缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，改進(jìn)傳統(tǒng)的霍夫圓變換，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的圖像圓檢測(cè)和定位。但是近些年傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)逐漸不能滿足新型產(chǎn)品的檢測(cè)需求。

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的興起，語(yǔ)義分割技術(shù)逐漸在工業(yè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，它對(duì)圖像的每個(gè)像素進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的精細(xì)預(yù)測(cè)。語(yǔ)義分割技術(shù)發(fā)展分為２ 個(gè)階段：傳統(tǒng)語(yǔ)義分割算法和基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割［３］算法。傳統(tǒng)語(yǔ)義分割算法中，常見(jiàn)方法包括閾值分割、邊緣檢測(cè)和區(qū)域法等。基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法中，包括全卷積網(wǎng)絡(luò)（Ｆｕｌｌｙ ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＦＣＮ）、Ｕ-Ｎｅｔ、ＰＳＰＮｅｔ 和Ｄｅｅｐｌａｂ 系列等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)。ＦＣＮ［４］是深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)軍語(yǔ)義分割領(lǐng)域的開(kāi)山之作，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ-ｗｏｒｋ，ＣＮＮ）模型（如ＡｌｅｘＮｅｔ、ＶＧＧＮｅｔ 等）中全連接層替換為全卷積層，構(gòu)建像素級(jí)的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)。這一創(chuàng)新使得ＦＣＮ 實(shí)現(xiàn)從像素到像素的準(zhǔn)確語(yǔ)義分割。ＰＳＰＮｅｔ［５］針對(duì)ＦＣＮ 在語(yǔ)義分割領(lǐng)域的問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn)，引入空間金字塔模塊，能夠提取圖像的上下文信息和多尺度信息，使得分割層能夠獲得更加豐富的全局上下文信息。這一改進(jìn)有效降低了ＦＣＮ 中圖像類(lèi)別誤分割的概率。Ｕ-Ｎｅｔ［６］也是基于ＦＣＮ 架構(gòu)的改進(jìn)，采用Ｅｎｃｏｄｅｒ 和Ｄｅｃｏｄｅｒ 的Ｕ 型結(jié)構(gòu)以及ｓｋｉｐ-ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的圖像處理問(wèn)題中廣泛應(yīng)用。ＤｅｅｐＬａｂ 系列［７－１０］是谷歌團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的基于ＣＮＮ 的語(yǔ)義分割模型。

毛萬(wàn)菁等［１１］運(yùn)用改進(jìn)的Ｕ-Ｎｅｔ 語(yǔ)義分割模型，對(duì)草莓在不同病害情況下進(jìn)行精準(zhǔn)分割。在編碼器部分引入ＣＮＮ-Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 混合結(jié)構(gòu)，并在解碼器中采用雙路上采樣模塊，并以ｈａｒｄ-ｓｗｉｓｈ 激活函數(shù)取代ＲｅＬＵ 激活函數(shù)。使得模型在像素精度上達(dá)到９２．５６％ ，平均交并比（ｍｅａｎ Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｏｖｅｒ Ｕｎｉｏｎ，ｍＩｏＵ）達(dá)到８４． ９７％ ，超越了許多分割模型。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，楊奎河等［１２］提出了一種深度學(xué)習(xí)模型，架構(gòu)優(yōu)化基于ＹＯＬＯＳｅｇ 算法，ＭｏｂｉｌｅＮｅｔｖ３ 作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，并引入路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（Ｐａｔｈ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｎｅｔ-ｗｏｒｋ，ＰＡＮｅｔ）融合各種尺度的特征圖。相較于過(guò)去的ＲｅｆｉｎｅＮｅｔ，該模型在分割速度每秒推理圖片張數(shù)（Ｆｒａｍｅｓ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ，ＦＰＳ）上提升了３５，同時(shí)交并比（Ｉｎ-ｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｏｖｅｒ Ｕｎｉｏｎ，ＩｏＵ）平均提高幅度達(dá)到４． ９％ 。

自ＦＣＮ 以來(lái)，深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)義分割領(lǐng)域取得巨大進(jìn)步，ＹＯＬＯ 系列模型以其端到端的快速和輕量性能力更是在工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。尤其是ＹＯＬＯｖ５ 模型，取得了引人矚目的成就［１３－１６］。

１ ＹＯＬＯｖ８ 算法

目前ＹＯＬＯ 系列的ＳＯＴＡ 模型是ｕｌｔｒａｌｙｔｉｃｓ 公司于２０２３ 年發(fā)布的ＹＯＬＯｖ８。按照模型寬度和深度不同分為ＹＯＬＯｖ８ｎ、ＹＯＬＯｖ８ｓ、ＹＯＬＯｖ８ｍ、ＹＯＬＯｖ８ｌ、ＹＯＬＯｖ８ｘ 五個(gè)版本。本文改進(jìn)的是ＹＯＬＯｖ８ｎ 模型。

ＹＯＬＯｖ８ 的Ｂａｃｋｂｏｎｅ 采用ＣＳＰＤａｒｋｎｅｔ 結(jié)構(gòu)，它是Ｄａｒｋｎｅｔ 的一種改進(jìn)，引入ＣＳＰ 改善網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。ＣＳＰＤａｒｋｎｅｔ 把特征圖分為兩部分，一部分進(jìn)行卷積操作，另一部分進(jìn)行跳躍連接，在保持網(wǎng)絡(luò)深度的同時(shí)減少參數(shù)量和計(jì)算量，提高網(wǎng)絡(luò)效率。Ｎｅｃｋ 部分采用特征金字塔ＰＡＮｅｔ［１７］，通過(guò)自頂向下路徑結(jié)合和自底向上特征傳播進(jìn)行多尺度融合。損失函數(shù)采用了ＣＩｏＵ［１８］。ＹＯＬＯｖ８ 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖１ 所示。

２ 改進(jìn)ＹＯＬＯｖ８ 算法

改進(jìn)ＹＯＬＯｖ８ 算法主要有以下３ 點(diǎn)：① 在Ｂａｃｋ-ｂｏｎｅ 的最后２ 步分別添加坐標(biāo)注意力（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ａｔ-ｔｅｎｔｉｏｎ，ＣＡ）機(jī)制模塊［１９］，用于捕獲圖像的全局空間信息；② 在Ｎｅｃｋ 中用雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Ｂｉ-ｄｉｒｅｃ-ｔｉｏｎａｌ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｐｙｒａｍｉｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＢｉＦＰＮ）［２０］替換ＰＡＮｅｔ進(jìn)行特征融合，并在原有基礎(chǔ)上增加一個(gè)分割層；③ 采用ＥＩｏＵ 損失函數(shù)替換ＣＩｏＵ 用于優(yōu)化模型。圖２ 是本文改進(jìn)的ＹＯＬＯｖ８ 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

２． １ ＣＡ 注意力機(jī)制

為了準(zhǔn)確提取焊點(diǎn)的位置空間信息，本文在主干網(wǎng)絡(luò)的Ｃ２ｆ 和ＳＰＰＦ 之間引入ＣＡ 機(jī)制，更好地提取特征空間位置信息，達(dá)到精準(zhǔn)分割。ＣＡ 的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖３ 所示。

ＣＡ 的操作過(guò)程分為空間信息嵌入和空間注意力生成兩部分，ＣＡ 模塊前半部分是空間信息嵌入，輸入為ｘ，分別沿水平和豎直方向?qū)斎胩卣鲌D計(jì)算一維平均池化進(jìn)行全局信息提取，得到高度和寬度方向的２ 個(gè)特征圖：

ＣＡ 模塊的后半部分是空間注意力生成，連接由前半部分輸出具有全局感受野的２ 個(gè)特征圖并通過(guò)１×１ 卷積操作將維度變成原來(lái)的Ｃ ／ ｒ，批量歸一化后將得到的特征圖Ｆ１ 經(jīng)過(guò)Ｓｉｇｍｏｉｄ 函數(shù)得到形如１×（Ｗ＋Ｈ）×Ｃ ／ ｒ 的特征圖。

ｆ ＝ δ（Ｆ１（［ｚｈ ，ｚｗ ］））， （３）

式中：ｆ∈CＣ ／ ｒ ×（ｗ＋ｈ）表示空間信息的水平和垂直中間特征圖，ｒ 表示下采樣率，δ 表示非線性激活函數(shù)。

將ｆ 分成２ 個(gè)張量ｆ ｈ ∈CＣ ／ ｒ×Ｈ 和ｆ ｗ ∈CＣ ／ ｒ×Ｗ ，ｆ ｈ和ｆ ｗ 再分別通過(guò)１×１ 卷積得到和輸入ｘ 相同的通道數(shù)。

ｇｈ ＝ σ（Ｆｈ（ｆ ｈ ））， （４）

ｇｗ ＝ σ（Ｆｗ（ｆ ｗ ））。（５）

最后把空間信息加權(quán)進(jìn)行融合，輸出如下：

ｙｃ（ｉ，ｊ） ＝ ｘｃ（ｉ，ｊ）× ｇｈｃ（ｉ）× ｇｗｃ（ｊ）。（６）

捕捉位置信息和通道信息，ＣＡ 相較于其他輕量級(jí)注意力機(jī)制表現(xiàn)出更出色的效果。

２． ２ ＢｉＦＰＮ 和分割層

本文用ＢｉＦＰＮ 替換ＹＯＬＯｖ８ 的ＰＡＮｅｔ 特征金字塔，二者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)比如圖４ 所示。

和ＰＡＮｅｔ 單一的自頂向下和自底向上進(jìn)行特征融合不同，ＢｉＦＰＮ 靈活地去掉只有一條輸入邊的點(diǎn)，因?yàn)檩斎雴我?，?duì)旨在融合不同特征的網(wǎng)絡(luò)貢獻(xiàn)很小。ＢｉＦＰＮ 在處于同一層的輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)之間額外添加一條邊，以在不增加成本情況下融合更多特征信息。和ＰＡＮｅｔ 只有一個(gè)雙向路徑不同，ＢｉＦＰＮ 將雙向路徑當(dāng)做一個(gè)特征網(wǎng)絡(luò)層，重復(fù)使用多次以實(shí)現(xiàn)更高層次特征融合，并通過(guò)ＮＡＳ 技術(shù)計(jì)算使用次數(shù)。

ＹＯＬＯｖ８ 本身有３ 個(gè)分割層，本文在原有基礎(chǔ)上額外添加１ 個(gè)分割層。通過(guò)添加額外的分割層，語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行更深層次的特征提取和語(yǔ)義表示，有助于提高分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像中細(xì)微特征和邊界的感知能力。多個(gè)分割層也可以引入更多的上下文信息，幫助網(wǎng)絡(luò)更好地理解圖像中的語(yǔ)義關(guān)系和全局結(jié)構(gòu)。

２． ３ ＥＩｏＵ 損失函數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)用來(lái)度量模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異并做出相應(yīng)處理，優(yōu)秀的損失函數(shù)可以?xún)?yōu)化模型性能和訓(xùn)練效果。ＥＩｏＵ損失函數(shù)［２１］計(jì)算如下：

式中：Ｃｗ 和Ｃｈ 表示覆蓋２ 個(gè)錨框的最小包圍框的寬度和高度，ｂ 和ｂｇｔ 表示預(yù)測(cè)框和目標(biāo)框的中心點(diǎn)，ρ 表示歐幾里得距離，Ｃ 表示覆蓋２ 個(gè)框的最小包圍框的對(duì)角線長(zhǎng)度。

ＥＩｏＵ 引入平滑系數(shù)，在ＩｏＵ 接近閾值邊界時(shí)，匹配度得分更加平滑，避免ＩｏＵ 波動(dòng)導(dǎo)致誤判，能更好地適應(yīng)不同大小目標(biāo)的評(píng)估，提高對(duì)小尺寸物體的檢測(cè)性能。因此本文采用ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，獲得更具有精度和魯棒性的模型。

３ 實(shí)驗(yàn)分析

３． １ 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)使用的服務(wù)器配置和虛擬環(huán)境配置如表１所示。

３． ２ 數(shù)據(jù)集的采集

數(shù)據(jù)集來(lái)自ＰＣＢ 板的實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，使用ＸＲａｙ 設(shè)備進(jìn)行采集。每張圖片的像素分辨率是１ ５３７ ｐｉｘｅｌ×１ ５３７ ｐｉｘｅｌ，共收集３ ６４７ 張產(chǎn)品圖片。從中選取具有代表性的５００ 張圖片用于模型訓(xùn)練。通過(guò)使用Ｐｙｔｈｏｎ 模塊進(jìn)行隨機(jī)劃分，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集３５０ 張、驗(yàn)證集１００ 張和測(cè)試集５０ 張。為了確保算法的實(shí)際應(yīng)用性，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中不包含相同的產(chǎn)品圖片。

３． ３ 評(píng)價(jià)指標(biāo)

語(yǔ)義分割常用評(píng)價(jià)指標(biāo)有Ｆ１-ｓｃｏｒｅ 和宏平均（ｍａｃｒｏ＿ａｖｅｒａｇｅ）、平均像素精度（ｍｅａｎ Ｐｉｘｅｌ Ａｃｃｕｒａ-ｃｙ，ｍＰＡ）、ｍＩｏＵ 等［２２］。焊錫的語(yǔ)義分割背景單一且類(lèi)別不多，宏平均值并不作為本文模型評(píng)價(jià)重點(diǎn)，重點(diǎn)選ｍＰＡ 和ｍＩｏＵ 作為本文模型評(píng)價(jià)指標(biāo)。

像素精度（Ｐｉｘｅｌ Ａｃｃｕｒａｃｙ，ＰＡ）表示語(yǔ)義分割過(guò)程中正確分割像素個(gè)數(shù)占所有像素?cái)?shù)的比值。ＰＡ的計(jì)算如下：

式中：ｔ 表示推理一張圖片需要的時(shí)間，單位ｍｓ。

３． ４ 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本文通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，評(píng)估改進(jìn)的ＹＯＬＯｖ８ｎ 算法與Ｕ-Ｎｅｔ、ＹＯＬＯＳｅｇ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ 在分割性能方面的表現(xiàn)。本次實(shí)驗(yàn)選擇０． ０１ 作為初始學(xué)習(xí)速率，批量樣本數(shù)設(shè)為４，并進(jìn)行１５０ 次迭代（ｅｐｏｃｈ）。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，使用在ＣＯＣＯ 數(shù)據(jù)集上經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的模型，并通過(guò)遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化。

訓(xùn)練集用于模型的參數(shù)優(yōu)化，訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)輸入的數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽計(jì)算損失函數(shù)計(jì)算二者的差異，以最小化損失函數(shù)為目的進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。訓(xùn)練集的損失曲線體現(xiàn)模型收斂速度和魯棒性。本文改進(jìn)算法引入不同模塊與Ｕ-Ｎｅｔ、ＹＯＬＯＳｅｇ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ 的訓(xùn)練集的損失函數(shù)對(duì)比如圖５ 所示。

驗(yàn)證集用于ｅｐｏｃｈ 結(jié)束后性能評(píng)估和參數(shù)調(diào)優(yōu)，防止過(guò)擬合。參數(shù)調(diào)優(yōu)主要是超參數(shù)，通過(guò)選擇最佳的超參數(shù)值從而提高泛化能力等性能。其驗(yàn)證集的損失函數(shù)對(duì)比如圖６ 所示。

通過(guò)ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＥＩｏＵ 與ＹＯＬＯｖ８ｎ 損失曲線對(duì)比得出，算法引入ＣＡ 機(jī)制后對(duì)損失曲線的收斂程度有所促進(jìn)，但是效果并不明顯。ＹＯＬＯｖ８ｎ 算法改用ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，在訓(xùn)練過(guò)程收斂更快，總損失的降低也更加明顯。

通過(guò)ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＥＩｏＵ 與ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ＣＡ＋ＥＩｏＵ 損失曲線對(duì)比得出，同時(shí)引入ＣＡ 機(jī)制和ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，對(duì)損失曲線的收斂程度是疊加的，模型訓(xùn)練的效果更好。

通過(guò)本文算法與ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ＣＡ＋ＥＩｏＵ 損失曲線對(duì)比得出，引入ＣＡ 機(jī)制和ＥＩｏＵ 損失函數(shù)后，使用ＢｉＦＰＮ 或者ＰＡＮｅｔ，對(duì)損失曲線的起到的優(yōu)化效果相差不大。得出用ＢｉＦＰＮ 替換ＰＡＮｅｔ 并不會(huì)惡化損失曲線的收斂。但是ＢｉＦＰＮ 會(huì)提高邊緣信息的提取能力和模型的泛化能力。

表２ 為不同算法和ＹＯＬＯｖ８ｎ 引入不同模塊的檢測(cè)精度對(duì)比，可以看出，ＹＯＬＯｖ８ｎ 的檢測(cè)精度高于ＵＮｅｔ 和ＹＯＬＯＳｅｇ 模型。ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ ＥＩｏＵ 對(duì)精度有一定程度提高，而且ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ ＋ ＥＩｏＵ 達(dá)到了更高的精度。ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ＣＡ＋ＥＩｏＵ＋ＢｉＦＰＮ＋分割層與ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ＣＡ＋ＥＩｏＵ 相比，ｍＰＡ 和ｍＩｏＵ 有所提升但增幅效果不顯著，甚至ＦＰＳ 降低２。但是由圖７ 的焊點(diǎn)分割泛化能力對(duì)比結(jié)果來(lái)看，ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ ＋ＥＩｏＵ＋ＢｉＦＰＮ＋分割層的泛化能力最好，綜合考慮選擇ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ ＋ ＥＩｏＵ ＋ ＢｉＦＰＮ ＋ 分割層的模型。

由圖７ 可以看出，圖７（ｂ）和圖７（ｃ）在焊點(diǎn)區(qū)域和背景區(qū)域像素值相近時(shí)存在個(gè)別像素分類(lèi)錯(cuò)誤，即對(duì)焊點(diǎn)像素存在分割遺漏，模型的魯棒性不佳。圖７（ｅ）和圖７（ｆ）對(duì)于３ 個(gè)或更多焊點(diǎn)存在橋接時(shí)的分割效果存在橋接遺漏問(wèn)題。圖７ （ｂ）、圖７（ｃ）和圖７ （ｄ）對(duì)于焊點(diǎn)邊緣分割效果均存在“一刀切”現(xiàn)象，即對(duì)于焊點(diǎn)細(xì)節(jié)分割魯棒性和表征能力較差。

針對(duì)以上模型存在的不足，本文基于ＹＯＬＯｖ８ｎ模型加入ＣＡ 機(jī)制，從而解決個(gè)別像素分類(lèi)錯(cuò)誤的問(wèn)題。使用ＢｉＦＰＮ 和增加分割層，解決３ 個(gè)或更多焊點(diǎn)存在橋接時(shí)的橋接遺漏問(wèn)題，其對(duì)于焊點(diǎn)邊緣信息分割更加準(zhǔn)確并有更好泛化能力。采用ＣＡ 機(jī)制和ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，從而避免ＩｏＵ 波動(dòng)導(dǎo)致誤判，提高模型精度。如表２ 所示相應(yīng)的ｍＰＡ、ｍＩｏＵ 和ＦＰＳ等參數(shù)均得到提升。本文算法相較于Ｕ-Ｎｅｔ、ＹＯＬＯＳｅｇ 和ＹＯＬＯ８ｎ 而言，ｍＰＡ 提高７． ２％ 、１０． ４８％和２． ９６％ ，ｍＩｏＵ 提高５． ８２％ 、１０． ４８％ 和５． ４２％ ，ＦＰＳ 提高９、１２ 和６。通過(guò)使用相同數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，證明了本文算法分割效果最好。

４ 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)本文所收集的產(chǎn)品，進(jìn)行了焊錫語(yǔ)義分割實(shí)驗(yàn)?；冢伲希蹋希觯福?的模型，本文通過(guò)在Ｂａｃｋｂｏｎｅ中引入ＣＡ 機(jī)制，提取各個(gè)焊點(diǎn)的全局位置信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)焊點(diǎn)的精準(zhǔn)分割。另外，通過(guò)采用ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，提高模型的精度，增強(qiáng)其魯棒性。最后使用ＢｉＦＰＮ 金字塔增強(qiáng)邊緣信息的提取能力并提高模型泛化能力。通過(guò)與幾個(gè)經(jīng)典的語(yǔ)義分割模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)得出結(jié)論，本文改進(jìn)算法的ｍＰＡ 達(dá)到９０． ３７％ 、ｍＩｏＵ 達(dá)到８３． ７６％ 、ＦＰＳ 達(dá)到４３。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法優(yōu)于目前主流的語(yǔ)義分割模型Ｕ-Ｎｅｔ、ＹＯＬＯＳｅｇ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ，但是檢測(cè)速度并沒(méi)有優(yōu)勢(shì)，在未來(lái)研究中可以對(duì)模型進(jìn)一步改進(jìn)。如使用深度可分離卷積減少模型參數(shù)量或者使用輕量型的骨干網(wǎng)絡(luò)等。

參考文獻(xiàn)

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［２］ 雷崢鳴． 基于機(jī)器視覺(jué)的ＰＣＢ 焊錫缺陷檢測(cè)［Ｄ］． 廣州：廣東工業(yè)大學(xué)，２０２１．

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［８］ ＣＨＥＮ Ｌ Ｃ，ＰＡＰＡＮＤＲＥＯＵ Ｇ，ＫＯＫＫＩＮＯＳ Ｉ，ｅｔ ａｌ． Ｄｅｅｐｌａｂ：Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｄｅｅｐ ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｓ，Ａｔｒｏｕｓ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ，ａｎｄ Ｆｕｌｌｙ Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ＣＲＦｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０１８，４０（４）：８３４－８４８．

［９］ ＣＨＥＮ Ｌ Ｃ，ＰＡＰＡＮＤＲＥＯＵ Ｇ，ＳＣＨＲＯＦＦ Ｆ，ｅｔ ａｌ． Ｒｅｔｈｉｎｋｉｎｇ Ａｔｒｏｕｓ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０１７－０１－１７）［２０２３－０９－０２］． ｈｔｔｐｓ：∥ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ ／ ａｂｓ ／ １７０６． ０５５８７．

［１０］ ＣＨＥＮ Ｌ Ｃ，ＺＨＵ Ｙ Ｋ，ＰＡＰＡＮＤＲＥＯＵ Ｇ，ｅｔ ａｌ． ＥｎｃｏｄｅｒＤｅｃｏｄｅｒ ｗｉｔｈ Ａｔｒｏｕｓ Ｓｅｐａｒａｂｌｅ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｅｍａｎｔｉｃ ＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ （ＥＣＣＶ ）． Ｍｕｎｉｃｈ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１８：８３３－８５１．

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［１７］ ＬＩＵ Ｓ Ｌ，ＱＩ Ｌ，ＱＩＮ Ｈ Ｆ，ｅｔ ａｌ． Ｐａｔｈ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒ Ｉｎｓｔａｎｃｅ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｃ］∥２０１８ ＩＥＥＥ ／ ＣＶＦ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． ＳａｌｔＬａｋｅ Ｃｉｔｙ：ＩＥＥＥ，２０１８：８７５９－８７６８．

［１８］ ＺＨＥＮＧ Ｚ Ｈ，ＷＡＮＧ Ｐ，ＬＩＵ Ｗ，ｅｔ ａｌ． ＤｉｓｔａｎｃｅＩｏＵ Ｌｏｓｓ：Ｆａｓｔｅｒ ａｎｄ Ｂｅｔｔｅｒ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｂｏｕｎｄｉｎｇ Ｂｏｘ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］． Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＡＡＩ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０２０，３４（７）：１２９９３－１３０００．

［１９］ ＨＯＵ Ｑ Ｂ，ＺＨＯＵ Ｄ Ｑ，ＦＥＮＧ Ｊ Ｓ． Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｆｏｒＥｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｍｏｂｉｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｄｅｓｉｇｎ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅＩＥＥＥ ／ ＣＶＦ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｎａｓｈｖｉｌｌｅ：ＩＥＥＥ，２０２１：１３７０８－１３７１７．

［２０］ ＴＡＮ Ｍ Ｘ，ＰＡＮＧ Ｒ Ｍ，ＬＥ Ｑ Ｖ． ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＤｅｔ：Ｓｃａｌａｂｌｅａｎｄ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ［Ｃ］∥ ２０２０ ＩＥＥＥ ／ ＣＶＦＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＣＶＰＲ）． Ｓｅａｔｔｌｅ：ＩＥＥＥ，２０２０：１０７７８－１０７８７．

［２１］ ＺＨＡＮＧ Ｙ Ｆ，ＲＥＮ Ｗ Ｑ，ＺＨＡＮＧ Ｚ，ｅｔ ａｌ． Ｆｏｃａｌ ａｎｄ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ＩＯＵ Ｌｏｓｓ ｆｏｒ Ａａｃｃｕｒａｔｅ Ｂｏｕｎｄｉｎｇ Ｂｏｘ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］． Ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０２２，５０６：１４６－１５７．

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作者簡(jiǎn)介

盧子冊(cè) 男，（１９９７—），碩士研究生。主要研究方向：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理和語(yǔ)義分割。

劉小芳 女，（１９６９—），博士，教授。主要研究方向：智能信息處理、模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘等。

王德偉 男，（１９９８—），碩士研究生。主要研究方向：圖像處理。